Utilizamos técnicas de ciencia de datos y procesamiento de lenguaje natural (NLP) desarrolladas en Python, incluyendo:

• Limpieza y normalización de texto

• Lematización y análisis de sentimiento

• Ajustes específicos al español costarricense

• Detección de sarcasmo, jerga, apodos y emojis

• Uso de diccionarios y taxonomías diseñadas para el contexto local

Esto permitió reducir errores comunes del análisis automático y capturar mejor los matices reales del discurso digital.

• En X, las noticias presentan un tono mayoritariamente neutral, mientras que las réplicas intensifican la crítica mediante sarcasmo y apodos.

• En YouTube, predomina una narrativa positiva y de apoyo, con un lenguaje más formal, expresiones religiosas y emojis de connotación positiva.

• Se evidencia una clara diferencia narrativa entre plataformas, influida por el tipo de audiencia y sus códigos de expresión.